依托 Python 编程实现被动源面波海量观测数据智能分析与地层病害识别

城市地下空洞、疏松等隐蔽病害的快速精准探测是工程安全的关键需求。被动源面波方法利用环境振动，无需人工震源，适合城市环境，但海量观测数据的高效处理和智能判读仍是瓶颈。本文构建了依托Python编程的从数据预处理、频散曲线自动提取到地层病害智能识别的全流程分析框架。采用并行空间自相关法生成频散能量谱，利用深度卷积神经网络对谱图像进行分类，实现病害快速筛查。以某项目区微动实测数据为例，展示自动化处理流程，并通过钻探验证了识别结果的可靠性。研究表明，该技术有效提升了海量被动源面波数据的利用效率，为城市地下病害探测提供了智能化解决方案。